当前位置: 首页 > news >正文

【信息学奥赛】1400:统计单词数

统计单词数也需要分割单词,如果使用字符数组来做的话,其实和1144:单词翻转类似,但是我一直只能通过四个样例,估计边界处理条件还是有点问题。

不过经过打印字符串长度之后发现了之前遇到的一个问题,即fgets在输入的时候会将结束的换行也算进长度。

下述是前面写出来的通过的1144:单词翻转对应的代码,一开始我一直以为最后一个单词的处理是end=len-1,但是一直出错,我还在想为什么会是len-2呢?其实是fgets读取的字符数组的最后一位是换行。如果不太理解,可以通过将空白符转换为显示化内容显示出来,比如,等。

1144:单词翻转的正确做法:

#include <iostream>
#include <cstring>
using namespace std;char s[505];int main() {fgets(s, 505, stdin);int len = strlen(s);int start = 0, end = 0;for (int i = 0; i < len; i++) {if (s[i] == ' ') {end = i - 1;for (int j = end; j >= start; j--) {cout << s[j];}if (i != len - 1) { // 如果不是最后一个单词cout << " ";}start = i + 1;}}// 处理最后一个单词end = len - 2;for (int j = end; j >= start; j--) {cout << s[j];}cout << endl; // 输出一个换行符,保证输出格式正确return 0;
}

发现上述问题后,再进行编写该题,但发现还是有点问题,我想的边界条件是最后一个单词是所述单词,其他边界条件还没想到。

由于是尝试使用字符数组写出来的,所以代码有点冗余。

1400:统计单词数的半残次品做法:

#include<iostream>
#include<cstring>
using namespace std;void transform(char *s);
void ismatch(char *p,char *s);char p[30];
char s[500];int ind=0;  //下标
int num=0;  //个数int main()
{scanf("%s",p);//cout<<strlen(p)<<endl;getchar(); //去掉空格fgets(s,500,stdin);s[strlen(s)-1]=' '; //将最后的空白符替换成空格//cout<<strlen(s)<<endl;transform(p);transform(s);//   cout<<p<<endl<<s<<endl;ismatch(p,s);if(num==0)cout<<"-1"<<endl;elsecout<<num<<" "<<ind<<endl;return 0;
}//转换成小写
void transform(char *s)
{for(int i=0;i<strlen(s);i++){if(s[i]>='A'&&s[i]<='Z')s[i]+=32;}
}//s已经处理过
void ismatch(char *p,char *s)
{int len1=strlen(p),len2=strlen(s),start=0;//cout<<strlen(p)<<endl;//cout<<strlen(s)<<endl;bool flag=true,flagi=false;for(int i=0;i<len2;i++){if(s[i]==' '){if(len1==(i-start)) //长度相等{flag=true;for(int j=0,k=start;j<len1;j++,k++){if(p[j]!=s[k]){flag=false;break;}}if(flag){num++;if(!flagi){ind=start;flagi=true;}}}start=i+1;}}
}

后来反复看才知道,是题目没说清楚,文章长度范围是1<=len<=1000000,所以将上述s数组开大了一点,但是后面五个案例超时了。

1400:统计单词数的半残次品做法更正后的超时做法1:

#include<iostream>
#include<cstring>
using namespace std;void transform(char *s);
void ismatch(char *p,char *s);char p[30];
char s[1000010];int ind=0;  //下标
int num=0;  //个数int main()
{scanf("%s",p);//cout<<strlen(p)<<endl;getchar(); //去掉空格fgets(s,1000010,stdin);s[strlen(s)-1]=' '; //将最后的空白符替换成空格//cout<<strlen(s)<<endl;transform(p);transform(s);//   cout<<p<<endl<<s<<endl;ismatch(p,s);if(num==0)cout<<"-1"<<endl;elsecout<<num<<" "<<ind<<endl;return 0;
}//转换成小写
void transform(char *s)
{for(int i=0;i<strlen(s);i++){if(s[i]>='A'&&s[i]<='Z')s[i]+=32;}
}//s已经处理过
void ismatch(char *p,char *s)
{int len1=strlen(p),len2=strlen(s),start=0;//cout<<strlen(p)<<endl;//cout<<strlen(s)<<endl;bool flag=true,flagi=false;for(int i=0;i<len2;i++){if(s[i]==' '){if(len1==(i-start)) //长度相等{flag=true;for(int j=0,k=start;j<len1;j++,k++){if(p[j]!=s[k]){flag=false;break;}}if(flag){num++;if(!flagi){ind=start;flagi=true;}}}start=i+1;}}
}

既然显示超时,那么算法思路应该是没问题的,主要是需要优化算法的时间复杂度和空间复杂度啦。

将上述更改为朴素匹配法,发现仍然超时,这是因为复杂度为O(len1*len2),其中len1是单词长度,len2是文章长度,这样很容易超时。

1400:统计单词数的半残次品做法更正后的超时做法2:

#include<iostream>
#include<cstring>
using namespace std;void transform(char *s);
void ismatch(char *p,char *s);char p[30];
char s[1000010];int ind=0;  //下标
int num=0;  //个数int main()
{scanf("%s",p);//cout<<strlen(p)<<endl;getchar(); //去掉空格fgets(s,1000010,stdin);s[strlen(s)-1]=' '; //将最后的空白符替换成空格//cout<<strlen(s)<<endl;transform(p);transform(s);//   cout<<p<<endl<<s<<endl;ismatch(p,s);if(num==0)cout<<"-1"<<endl;elsecout<<num<<" "<<ind<<endl;return 0;
}//转换成小写
void transform(char *s)
{for(int i=0;i<strlen(s);i++){if(s[i]>='A'&&s[i]<='Z')s[i]+=32;}
}//s已经处理过
void ismatch(char *p,char *s)
{int len1=strlen(p),len2=strlen(s),start=0;//cout<<p<<endl;//cout<<strlen(p)<<endl;//cout<<s<<endl;//cout<<strlen(s)<<endl;for(int i=0;i<len2;i++) //i表示起始位置{int j; //在for外面int就不要再在for里面int了for(j=0;j<len1;j++) //j表示待匹配位置 {//cout<<"j:"<<j<<endl;//cout<<"s[i+j]:"<<s[i+j]<<endl;//cout<<"p[j]:"<<p[j]<<endl;if(s[i+j]!=p[j])break;if(i>0&&s[i-1]!=' ')break;}//cout<<"j:"<<j<<endl;if(j==len1&&s[i+j]==' '){num++;if(num==1)ind=i;}}
}

如果不是按照字符输入,而是按照单词输入,再判断单词和单词是否匹配,那么将会大大降低复杂度,一个单词则使用字符串存储,一篇文章则使用字符串数组存储。

字符串,最好使用string来处理,其中自带很多函数,下面是通过的字符串匹配的暴力算法,即朴素算法。

1400:统计单词数的正确做法:

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;string word,sen; //word表示单词 sen表示句子
int ans; //表示个数
int ind; //表示第一次初始的位置int main()
{getline(cin,word); //读取单词getline(cin,sen); //读取句子int len1=word.size();int len2=sen.size();for(int i=0;i<len2;i++) //遍历句子 表示起始位置{int j;for(j=0;j<len1;j++) //遍历单词 表示当前单词位置{if(tolower(sen[i+j])!=tolower(word[j])) //对应字符不相等break;if(i>0&&sen[i-1]!=' ') //当前不为第一个单词且当前前一个不为空格 则表示不为独立单词break;}if(j==len1&&sen[i+j]==' '||i+j==len2) //如果为单词尾且后面有空格 或者为文章尾部{ans++; //满足的个数if(ans==1) //第一次出现ind=i; //记录下标}}if(ans)cout<<ans<<" "<<ind<<endl;elsecout<<-1<<endl;return 0;
}

注意:使用字符数组需谨慎!尝试尝试字符串!或者字符串数组!

相关文章:

【信息学奥赛】1400:统计单词数

统计单词数也需要分割单词&#xff0c;如果使用字符数组来做的话&#xff0c;其实和1144&#xff1a;单词翻转类似&#xff0c;但是我一直只能通过四个样例&#xff0c;估计边界处理条件还是有点问题。 不过经过打印字符串长度之后发现了之前遇到的一个问题&#xff0c;即fget…...

# 技术详解: 利用CI同步文章以及多端发布

技术详解: 利用CI同步文章以及多端发布 技术详解: 利用CI同步文章以及多端发布 前言文章的同步实现的细节 思路文章元数据的定义和提取修改文章的优化本地图片资源上传CDN并替换本地link 终于到了 CI 的部分了最后来一些碎碎念 前言 前几天我更新了一篇简单技术总结之后&am…...

分形维数的计算方法汇总

以下是常用的时间序列分形维数计算方法及相应的参考文献&#xff1a;Hurst指数法Hurst指数法是最早用于计算分形维数的方法之一&#xff0c;其基本思想是通过计算时间序列的长程相关性来反映其分形特性。具体步骤是&#xff1a;(1) 对原始时间序列进行标准化处理。(2) 将序列分…...

微积分小课堂:积分(从微观趋势了解宏观变化)

文章目录 引言I. 预备知识: 积分效应1.1 闯黄灯1.2 公司利润(飞轮效应)1.3 飞轮效应II 积分2.1 积分的计算2.2 积分思想的本质引言 微分解决的问题是从宏观变化了解微观趋势;积分和微分刚好相反,是从微观去看宏观变化。 通过积分效应,提升我们的认识水平,同时能用一些工…...

4道数学题,求解极狐GitLab CI 流水线|第4题:合并列车

本文来自&#xff1a; 武让 极狐GitLab 高级解决方案架构师 &#x1f4a1; 极狐GitLab CI 依靠其一体化、轻量化、声明式、开箱即用的特性&#xff0c;在开发者群体中的使用率越来越高&#xff0c;在国内企业中仅次于 Jenkins &#xff0c;排在第二位。 极狐GitLab 流水线有 4…...

代码规范简述

目录 命名规范 代码格式 OOP规约 集合规范 并发规范 SQL语句规范 SQL 建表规范 SQL 索引规范 SQL 查询规范 控制语句规范 Javadoc 规范 其他规范 命名规范 1、包名&#xff1a;使用小写字母&#xff0c;多个单词之间用"."分隔&#xff0c;例如&#xff…...

【Java集合框架】篇五:Map接口

1. Map及实现类特点 Map&#xff1a;存储key-value HashMap&#xff1a;线程不安全&#xff0c;效率高&#xff0c;key和value都可以为null&#xff0c;底层使用 数组单向链表红黑树 结构&#xff08;jdk8&#xff09;。 LinkedHashMap&#xff1a;是HashMap的子类&#xff0…...

Typroa安装教程

Markdown 是一种轻量级标记语言&#xff0c;创始人为约翰格鲁伯&#xff08;John Gruber&#xff09;。 它允许人们使用易读易写的纯文本格式编写文档&#xff0c;然后转换成有效的 XHTML&#xff08;或者HTML&#xff09;文档。这种语言吸收了很多在电子邮件中已有的纯文本标记…...

【MySQL】存储引擎

目录 1.MySQL体系结构 2.存储引擎介绍 3.存储引擎特点 4.存储引擎选择 1.MySQL体系结构 MySQL整体的逻辑结构可以分为4层,客户层、服务层、存储引擎层、数据层 客户层 客户层:进行相关的连接处理、权限控制、安全处理等操作 服务层 服务层负责与客户层进行连接处理、处…...

芯驰(E3-gateway)开发板环境搭建以及调试遇到问题的解决

1-Windows下环境配置 可以在Windows上使用命令行或者IAR IDE编译SSDK项目。Windows编译依赖的工具已经包含在 prebuilts/windows 目录中&#xff0c;包括编译器、Python和命令行工具。 1.1.1 CMD SSDK集成 msys 工具&#xff0c;可以在Windows命令行中完成SDK的配置、编译和…...

【大数据监控】Prometheus、Node_exporter、Graphite_exporter安装部署详细文档

目录Prometheus简介下载软件包安装部署创建用户创建Systemd服务修改配置文件prometheus.yml启动Prometheusnode exporter下载软件包安装部署添加用户创建systemd服务启动node_exportergraphite_exporter下载软件包安装部署创建systemd服务启动 graphite_exporterPrometheus 简介…...

《C++ Primer》 第十一章 关联容器

《C Primer》 第十一章 关联容器 11.1 使用关联容器 使用map: //统计每个单词在输入中出现的次数 map<string, size_t> word_count;//string到size_t的空map string word; while(cin>>word)word_count[word];//提取word的计数器并将其加1 for(const auto &w:…...

WebRTC标准与框架解读(1)

1、如果让我来设计webrtc框架我在分析源码的时候&#xff0c;都喜欢做这样一件事情&#xff1a;如果让我来设计它&#xff0c;我会怎么做&#xff1f;大家可以紧跟我的思路&#xff0c;分析一下WebRTC为什么如此设计。为了对整个框架有有一个全面的了解&#xff0c;我们首先要做…...

数据结构的一些基础概念

一 基本术语 数据&#xff1a;是描述客观事物的符号&#xff0c;是计算机中可以操作的对象&#xff0c;是能被计算机识别&#xff0c;并输入给计算机处理的符号集合。 数据元素&#xff1a;是组成数据的&#xff0c;有一定意义的基本单位&#xff0c;在计算机中通常作为整体处…...

【Python每日一练】总目录(不断更新中...)

Python 2023.03 20230303 1. 两数之和 ★ 2. 组合总和 ★★ 3. 相同的树 ★★ 20230302 1. 字符串统计 2. 合并两个有序链表 3. 下一个排列 20230301 1. 只出现一次的数字 2. 以特殊格式处理连续增加的数字 3. 最短回文串 Python 2023.02 20230228 1. 螺旋矩阵 …...

latex插入图片(自用)

加入宏包&#xff1a;\usepackage{graphicx} 使用 \includegraphics 命令进行插图。 \includegraphics[]{}&#xff1a; 第一参数[]&#xff1a;对图片做一些适当的调整&#xff08;设定图片的高度和宽度或者按比例缩放&#xff09; 第二参数{}&#xff1a;图片的名字&#xf…...

【微信小程序】-- 网络数据请求(十九)

&#x1f48c; 所属专栏&#xff1a;【微信小程序开发教程】 &#x1f600; 作  者&#xff1a;我是夜阑的狗&#x1f436; &#x1f680; 个人简介&#xff1a;一个正在努力学技术的CV工程师&#xff0c;专注基础和实战分享 &#xff0c;欢迎咨询&#xff01; &…...

K8S 实用工具之一 - 如何合并多个 kubeconfig?

开篇 &#x1f4dc; 引言&#xff1a; 磨刀不误砍柴工工欲善其事必先利其器 K8S 集群规模&#xff0c;有的公司倾向于少量大规模 K8S 集群&#xff0c;也有的公司会倾向于大量小规模的 K8S 集群。 如果是第二种情况&#xff0c;是否有一个简单的 kubectl 命令来获取一个 kubec…...

阿里云ECS服务器的6大功能组件

阿里的云服务在国内可以说是首屈一指的了&#xff0c;因此他们家的云服务器也是最受欢迎的。那么&#xff0c;你知道阿里云服务器ECS有哪些功能组件吗&#xff1f;不清楚不要紧&#xff0c;下面服务器吧小编带大家来看看。 在了解之前我们来看一张阿里云服务器ECS的产品组件架…...

外贸建站多少钱?不同预算对应的建站方案!

外贸建站多少钱&#xff1f; 答案是&#xff1a;3000左右。 作为一个外贸企业的经营者&#xff0c;我们深知一个优质的外贸网站对于企业的重要性。 然而&#xff0c;建立一个优质的外贸网站需要耗费大量的时间和资金&#xff0c;因此我们需要在预算有限的情况下&#xff0c;…...

wordpress后台更新后 前端没变化的解决方法

使用siteground主机的wordpress网站&#xff0c;会出现更新了网站内容和修改了php模板文件、js文件、css文件、图片文件后&#xff0c;网站没有变化的情况。 不熟悉siteground主机的新手&#xff0c;遇到这个问题&#xff0c;就很抓狂&#xff0c;明明是哪都没操作错误&#x…...

铭豹扩展坞 USB转网口 突然无法识别解决方法

当 USB 转网口扩展坞在一台笔记本上无法识别,但在其他电脑上正常工作时,问题通常出在笔记本自身或其与扩展坞的兼容性上。以下是系统化的定位思路和排查步骤,帮助你快速找到故障原因: 背景: 一个M-pard(铭豹)扩展坞的网卡突然无法识别了,扩展出来的三个USB接口正常。…...

React Native 导航系统实战(React Navigation)

导航系统实战&#xff08;React Navigation&#xff09; React Navigation 是 React Native 应用中最常用的导航库之一&#xff0c;它提供了多种导航模式&#xff0c;如堆栈导航&#xff08;Stack Navigator&#xff09;、标签导航&#xff08;Tab Navigator&#xff09;和抽屉…...

【HarmonyOS 5.0】DevEco Testing:鸿蒙应用质量保障的终极武器

——全方位测试解决方案与代码实战 一、工具定位与核心能力 DevEco Testing是HarmonyOS官方推出的​​一体化测试平台​​&#xff0c;覆盖应用全生命周期测试需求&#xff0c;主要提供五大核心能力&#xff1a; ​​测试类型​​​​检测目标​​​​关键指标​​功能体验基…...

大数据零基础学习day1之环境准备和大数据初步理解

学习大数据会使用到多台Linux服务器。 一、环境准备 1、VMware 基于VMware构建Linux虚拟机 是大数据从业者或者IT从业者的必备技能之一也是成本低廉的方案 所以VMware虚拟机方案是必须要学习的。 &#xff08;1&#xff09;设置网关 打开VMware虚拟机&#xff0c;点击编辑…...

cf2117E

原题链接&#xff1a;https://codeforces.com/contest/2117/problem/E 题目背景&#xff1a; 给定两个数组a,b&#xff0c;可以执行多次以下操作&#xff1a;选择 i (1 < i < n - 1)&#xff0c;并设置 或&#xff0c;也可以在执行上述操作前执行一次删除任意 和 。求…...

拉力测试cuda pytorch 把 4070显卡拉满

import torch import timedef stress_test_gpu(matrix_size16384, duration300):"""对GPU进行压力测试&#xff0c;通过持续的矩阵乘法来最大化GPU利用率参数:matrix_size: 矩阵维度大小&#xff0c;增大可提高计算复杂度duration: 测试持续时间&#xff08;秒&…...

以光量子为例,详解量子获取方式

光量子技术获取量子比特可在室温下进行。该方式有望通过与名为硅光子学&#xff08;silicon photonics&#xff09;的光波导&#xff08;optical waveguide&#xff09;芯片制造技术和光纤等光通信技术相结合来实现量子计算机。量子力学中&#xff0c;光既是波又是粒子。光子本…...

音视频——I2S 协议详解

I2S 协议详解 I2S (Inter-IC Sound) 协议是一种串行总线协议&#xff0c;专门用于在数字音频设备之间传输数字音频数据。它由飞利浦&#xff08;Philips&#xff09;公司开发&#xff0c;以其简单、高效和广泛的兼容性而闻名。 1. 信号线 I2S 协议通常使用三根或四根信号线&a…...

基于IDIG-GAN的小样本电机轴承故障诊断

目录 🔍 核心问题 一、IDIG-GAN模型原理 1. 整体架构 2. 核心创新点 (1) ​梯度归一化(Gradient Normalization)​​ (2) ​判别器梯度间隙正则化(Discriminator Gradient Gap Regularization)​​ (3) ​自注意力机制(Self-Attention)​​ 3. 完整损失函数 二…...